Este documento discute o uso da mineração de dados para analisar os padrões de desenvolvimento urbano e prever a qualidade ambiental e social resultante. Os dados coletados sobre características ambientais e sociais foram usados como entrada para uma rede neural artificial para classificar o comportamento de crescimento e prever a qualidade urbana de diferentes projetos de desenho urbano.

1. Para utilizar a mineração de dados realizou-se a coleta de características do ponto de vista ambiental e social resultante da adoção de determinados padrões de traçado
urbano. Os dados foram armazenados e posteriormente utilizados como atributos de entrada da rede neural artificial. Esta pesquisa utilizou como embasamento teórico os
critérios adotados no LEED- Neighborhood.
UTILIZANDO A MINERAÇÃO DE DADOS PARA O DESENVOLVIMENTO DE DESENHOS DE
URBANIZAÇÃO
Arthur Ferreira 1, Adriana Silva Barbosa2, Andréa Martiniano da Silva 3,
Renato José Sassi 4, Ricardo Pinto Ferreira 5
arthur.ferreira16@etec.sp.gov.br 1; Kasparov@uninove.br 5
O resultado de um espaço urbano sem um planejamento prévio, com o passar dos anos tem provocado um processo de urbanização caótica, onde os futuros projetos e
políticas públicas são encomendados como uma forma de remediar aquilo que foi realizado de forma improvisada. Considerando que cada cidade tem suas características
morfológicas e geográficas diferenciadas não seria possível estabelecer um padrão de urbanização exatamente igual para todas as cidades. Seria preciso considerar que
tais aspectos são importantes para desenhar um espaço urbano adequado às necessidades ambientais e sociais de uma cidade. Também, ao projetar uma cidade podem-se
definir seus principais fluxos de expansão urbana prevendo o seu resultado. Sendo assim, ao unir as características ambientais de uma região com dados baseados em
pesquisa de comportamento de crescimento ao se adotar um determinado desenho urbanístico, então seria possível fazer uma previsão da qualidade urbana e se o desenho
escolhido seria realmente o mais adequado para o lugar. Para classificar o comportamento de crescimento e prever a qualidade urbana, este trabalho utilizou uma técnica
da mineração de dados chamada rede neural artificial [1]. O objetivo do artigo é aplicar a técnica da mineração de dados para classificar o comportamento de crescimento
e prever a qualidade urbana.
INTRODUÇÃO
METODOLOGIA
REFERÊNCIAS
CONSIDERAÇÕES FINAIS
[1] S. Haykin. Neural Networks: A Comprehensive Foundation. New York: Willey & Sons, 1999.
[2] Desenho a partir de Google Earth, por Adriana Silva Barbosa, 2013.
RESULTADOS
À Universidade Nove de Julho pelo apoio à pesquisa.
Obteve-se, com a mineração de dados, conhecimento útil sobre a base de dados, esse
conhecimento pode contribuir na tomada de decisão para adotar um determinado desenho
urbanístico voltado para o crescimento urbano sustentável. Espera-se que urbanistas e
gestores de cidades possam utilizar para o desenvolvimento de planos urbanos adequados
e eficientes na preservação da qualidade ambiental do lugar com o apoio da técnica de
mineração de dados e da rede neural artificial.
Os resultados apresentados mostraram que a aplicação da mineração de dados
para classificar o comportamento de crescimento e prever a qualidade urbana é
satisfatória, o que confirma a utilização desta técnica como uma boa opção a ser
aplicada neste tipo de problema.
Figura 2 – Urbanismo recente – Sistema circular [2].Figura 1 – Urbanismo Consolidado [2].